Scientific Research and Experimental Development (SR&ED) Engagement and Management by Small Canadian-Controlled Private Corporations (CCPCs)
Notice bibliographique
Résumé
Innovation plays a vital role in the growth of an economy.Spending on research and development (R&D) is an important determinant of the innovation process.Engaging in R&D can be considered risky for firms as there is no guarantee that there will be a positive return and concerns of competitors imitating a successful innovation.As a result, firms may be reluctant to engage in R&D.These challenges may be especially acute for small Canadiancontrolled private corporations (CCPCs), who may not have the same access to resources and expertise as larger firms.Given the importance of innovation for growth, governments seek to intervene to fix the R&D under-investment issue through grants, loans, or tax incentives.Since 1944, the Canadian government has used the Income Tax Act and R&D tax incentives to stimulate scientific research activity.The incentives have evolved, and since 1985, the primary mechanism used in Canada to encourage R&D is the Scientific Research and Experimental Development (SR&ED) program.The SR&ED program comprises tax deductions and an investment tax credit with differing rates for smaller CCPCs, individuals, and larger corporations.Traditional research in R&D and tax incentives has evaluated whether the incentives displace private R&D activities (crowding-out) or induce increased R&D expenditures and projects (additionality).There was little understanding of why CCPCs engage in R&D and how they manage their R&D practices.In order to better understand the motivation to engage in R&D x
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».